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简介：

Palm模型的训练使用了Google的新一代PathWay分布式训练框架，这使得模型能够在多达6144个v4 TPU上进行训练，并且模型参数达到了惊人的5400亿。1

Palm模型的主要贡献包括高效的扩展能力和性能的持续提升。它在多个任务上的表现优于之前的模型，并且在语言理解方面展示出了突破性的能力。此外，随着模型规模的增大，其效果提升也非常明显。

Palm模型的结构是基于标准的Transformer结构，特别是其中的Decoder部分。这种结构在NLP模型框架中是常见的，通常被称为MLM（Masked Language Model）或AR（Autoregressive）。Palm模型还采用了SwiGLU激活函数，这是一种被证明可以提高模型质量的激活函数。

Palm模型可以被视为一个灵活多功能的系统，可以用于执行各种文本生成和编辑任务。它可以作为对话聊天机器人、进行文本摘要或编写代码等多种用途。